Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## 317
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Klasterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia
Pasien Menggunakan K-Means Clustering
Muhammad Bhakti Fajri 1 , Susan Dian Purnamasari 2
1,2 Information System Department, Bina Darma University, Palembang, Indonesia
Email: 1 fajribhakti6@gmail.com, 2 susandian@binadarma.ac.id

## Abstrak
Terdapat catatan kunjungan pasien pada setiap poli sebagai arsip bagi pihak Puskesmas Muara Enim. Pada catatan tersebut memuat Informasi usia, jenis kelamin, jenis penyakit serta Poli pemeriksaan. Data-data pasien tersebut mengalami penumpukan sehingga sulit menarik kesimpulan untuk memperbaiki kualitas serta layanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mencari pola baru yaitu kecenderungan penyakit dengan usia melalui data pasien di Puskesmas Muara Enim dari tahun 2020-2021. Dengan menggunakan teknik data  mining serta  memanfaatkan  algoritma K-Means clustering untuk  mengelompokan usia pasien berdasarkan kelompok usia yang berpotensi dalam penyebaran penyakit pada Puskesmas  Muara  Enim.  Data  tersebut  akan  dilakukan cleaning, selection dan  akan ditentukan  jarak  usia  pasien  yang  akan  di  bagi  menjadi  4  kelompok  yaitu  Anak-anak, Remaja, Dewasa dan Lansia, yang selanjutnya akan dilakukan clustering data. Dibantu dengan aplikasi rapidminer , data yang sudah diolah akan dihitung secara manual yang menghasilkan sebanyak total 5015 pasien ditahun 2020 dan 5466 pasien ditahun 2021. Berdasarkan data tersebut dapat disimpulkan bahwa kelompok rentang usia tertinggi yang mengidap penyakit adalah Pasien Dewasa dan Anak – Anak kemudian pasien lansia dan terakhir pasien remaja pada setiap tahunnya. Pada tahun 2020 dan 2021 penyakit Asma, Diare,  Penyakit  tekanan  darah  tinggi,  Tuberkolusis,  Imunisasi  dan  Demam,  batuk  pilek merupakan penyakit dengan penderita tertinggi.
Kata Kunci: K-Means, Clustering, Puskesmas, Usia, Penyakit

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini sudah sangat pesat, tidak hanya pada bidang informasi, industri, pendidikan, budidaya tetapi pada bidang kesehatan. Para ahli terus mengembangkan teknologi yang ada, sehingga dengan adanya teknologi tersebut para ahli merasa terbantu dalam menyelesaikan pekerjaannya. Dengan berkembangnya teknologi tersebut diharapkan dapat mempermudah seseorang memperoleh pengetahuan tentang kesehatannya [1].
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
318 | Klasterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia .....
Puskesmas  merupakan  salah  satu  instansi  kesehatan  yang  berada  ditingkat Kabupaten, termasuk Puskesmas Muara Enim yang berada di Kabupaten Muara Enim, Puskesmas Muara Enim merupakan suatu unit pelaksana fungsional yang berfungsi sebagai pusat pembangunan kesehatan, pusat pembinaan peran serta masyarakat  dalam  bidang  kesehatan  serta  pusat  pelayanan  kesehatan  tingkat pertama yang menyelenggarakan kegiatannya secara menyeluruh, terpadu yang berkesinambungan  pada  suatu  masyarakat  khususnya  di  daerah  Kabupaten Muara Enim [2].
Dalam rangka menciptakan pelayanan Instansi Kesehatan yang baik diperlukan tata kerja yang tertib, rapi, dan teliti sehingga menghasilkan informasi yang cepat, akurat,  dan  tepat  waktu  sesuai  dengan  kebutuhan.  Seperti  instansi  kesehatan pada umumnya, Puskesmas Muara Enim juga memberikan pelayanan kesehatan bagi  masyarakat  setiap  harinya.  Masyarakat  yang  ingin  berobat  di  Puskesmas Muara Enim terlebih dahulu melakukan pendaftaran pada bagian registrasi dan selanjutnya  masyarakat  tersebut  akan  diarahkan  kepada  Poli  yang  dituju berdasarkan usia pasien. Seiring dengan bertambahnya jumlah pasien tersebut, maka  bertambah  pula  data  pasien  setiap  harinya,  sehingga  data  yang  banyak tersebut dapat dimanfaatkan secara optimal oleh Puskemas Muara Enim untuk dijadikan  arsip  setiap  tahunnya  dan  hasilnya  dapat  dijadikan  bahan  atau  dasar penyuluhan kesehatan oleh Puskesmas Muara Enim [3].
Metode K-Means  Clustering  merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  data mining yang cara kerjanya mencari dan mengelompokan data yang mempunyai kemiripan karakteristik antara data satu dengan data lain yang telah diproleh data yang memiliki kesamaan bukan data yang sama tetapi memiliki karakteristik yang sama  [4].  Dengan  menerapkan  metode K-Means  Clustering  dapat  membantu pihak  pemerintah  khususnya  Puskesmas  Muara  Enim  agar  dapat  mengetahui pasien apa yang sering terkena penyakit berdasarkan usianya.

## Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul “Klasterisasi Data Rekam Medis
Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering Di Rumah Sakit Anwar Medika Bolong  Bendi  Sidoarjo”  pada  tahun  2019 Data  pasien  yang  tersimpan  pada database aplikasi SIMRS di rumah sakit pada umumnya hanya dimanfaatkan untuk membuat laporan dan grafik pasien rumah sakit, data penyakit pasien serta biaya berobat pasien. Database yang ada belum dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Dengan menggunakan metode k-means untuk membagi data menjadi subset data berdasarkan kesamaan atau kemiripan sehingga dalam menemukan informasi baru berdasarkan data rekam medis pasien yang tersimpan dalam  database  SIMRS  (Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit)  Anwar
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 319
Medika Sidoarjo agar dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan oleh pihak manajemen rumah sakit agar tepat sasaran. Peneliti dapat mengidentifikasi data  rekam  medis  dari  rumah  sakit  anwar  medika  sebanyak  534  data  pasien dengan  waktu  penyelesaian  sebanyak  0.06  detik oleh sistem.  Pengelompokan data  rekam  medis  pasien  dari  proses  data  mining  diatas  adalah  untuk menghasilkan  informasi  baru  mengenai  pola  pengelompokan  penyebaran penyakit di setiap kecamatan [5].
Terdapat  pula  penelitan  dengan  judul  ”Klusterisasi  Pola  Penyebaran  Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Mea ns Clustering” yang menyatakan saat ini tumpukan data pasien yang ada  di RSU Pusat Haji Adam Malik Medan  umumnya hanya dimanfaatkan pada pemenuhan laporan dan grafik pasien rumah sakit, data penyakit serta biaya perawatan pasien. Tumpukan data yang ada belum menyajikan pola khusus terhadap data seperti kecenderungan penyakit  pasien  dikaitkan  dengan  usia  pasien.  Dengan  diketahuinya  pola kecenderungan penyakit pasien dikaitkan dengan usia pasien. diharapkan pihak rumah  sakit  dapat  melakukan  program  penyuluhan  dengan  tepat  serta  dapat melakukan tindakan antisipasi prioritas layanan. dari sejumlah pasien yang ada, persentasi usia pasien paling tinggi adalah pasien dengan usia tua dan kemudian pasien  dengan  usia  parobaya.  Melalui  penelitan  ini  diharapkan  dapat  menjadi masukan  bagi  Dinas  Kesehatan  berkaitan  dengan  penyuluhan  kesehatan  bagi masyarakat [6].
Dari penelitian penelitian terdahulu dapat disimpulkan bahwa algoritma K-Means dapat  mengelompokan dataset  yang  belum  mempunyai  label  sehingga  dapat digunakan  pada dataset  kunjungan  pasien  Puskesmas  Muara  Enim  dari  tahun 2020-2021  untuk  mencari  pola  kesaamaan  antar  data  dengan  menggunakan variabel usia, jenis kelamin dan jenis penyakit sehingga menghasilkan informasi baru  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  pihak  Puskesmas  Muara  Enim  dalam pengambilan  keputusan  serta  instansi  terkait  dalam  menyelenggarakan penyuluhan khususnya didaerah Muara Enim.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Algoritma K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster (centroid) terdekat dengan data. Tujuan K-Means adalah pengelompokkan data dengan memaksimalkan kemiripan data dalam satu klaster dan meminimalkan kemiripan data antara klaster. ukuran kemiripan yang digunakan dalam klaster adalah fungsi jarak. sehingga pemaksimalan kemiripan data didapatkan berdasarkan jarak terpendek antara data titik centroid [7] .
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
320 | Klasterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia .....
Ada  beberapa  tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian  klusterisasi  pola penyebaran penyakit pasien berdasarkan usia menggunakan k-means  clustering yang dapat dilihat sebagai berikut [8] :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini mengambil data kunjungan pasien ditahun 2020-2021 dikarenakan penulis  memerlukan  data  terkini  dari  objek  penelitian  yaitu  Puskesmas  Muara Enim. Data tersebut pula sudah dilakukan rekaptulasi serta digitalisasi oleh pihak Puskesmas Muara Enim. dimana pada data kunjungan pasien yang didapat dari Puskesmas Muara Enim memuat beberapa informasi seperti kode penyakit, jenis penyakit,  rentang  usia  pasien,  jenis  kelamin,  dan  poli  pemeriksaan,  lalu  data kunjungan pasien tersebut diurutkan berdasarkan bulan pada setiap sheet yang ada. Untuk proses analisa pada penelitian ini menggunakan teknik data mining yang  memanfaatkan  algoritma K-Means  clustering  dibantu  dengan  aplikasi rapidminer.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 321

## 2.2 Data Selection
Dari data yang didapat dari objek penelitan berupa data kunjungan pasien di tahun 2020-2021  akan  dilakukan  seleksi  data  atau  atribut  yang  relevan  untuk penelitian. Sehingga didapatkan atribut yang akan diseleksi untuk penelitian ini yaitu  atribut  tahun,  atribut  bulan,  atribut  usia,  atribut  jenis  kelamin  dan  atribut penyakit. Setelah menentukan seleksi atribut yang akan digunakan,  maka data kunjungan pasien akan dikelompokkan berdasarkan kolom tahun, kolom bulan, kolom  usia,  kolom  jenis  kelamin  dan  kolom  penyakit,  dimana  data  kunjungan pasien  yang  dilakukan data  selection,  pada  tahun  2020  terdapat  5015  data pasien dan tahun 2021 terdapat 5466 data pasien yang melakukan pemeriksaan pada  Puskesmas  Muara  Enim  sehingga  didapatkan  hasil dataset  seperti  pada gambar 2.
Gambar 2. Dataset kunjungan pasien
2.3 Data Cleaning
Kemudian  setelah  dilakukan data  selection,  pada  tahapan  ini  dilakukan  data cleaning, dimana nilai yang ada pada setiap atribut yang kosong akan dihapus agar  meminimalisir  terjadinya error  pada  saat  proses  clustering  di  aplikasi rapidminer, pada penelitian ini untuk dataset kunjungan pasien dari tahun 2020 dan 2021 tidak terdapat data dan atribut yang hilang atau missing. Dibuktikan dengan  berhasilnya  proses input  pada  aplikasi  rapidminer  yang  menandakan bahwa tidak terdapat nilai yang hilang pada setiap atribut yang dapat dilihat pada gambar 3.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
322 | Klasterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia .....
Gambar 3. Cleaning Dataset Kunjungan Pasien.
2.3 Data Transformation
Dalam  proses clustering Algoritma K-Means  hanya dapat menerima input data berupa  angka.  Oleh  karena  itu Dataset  Kunjungan  Pasien  akan  ditransformasi kedalam bentuk angka pada beberapa atribut yang terdapat huruf, dan dipilih 3 atribut yang digunakan dalam proses clustering yaitu atribut usia, jenis kelamin dan penyakit berikut adalah hasil data transformation pada penelitian ini :

## a) Transformasi Rentang Usia
Departemen  Kesehatan  RI  tahun  2009  membagi  kelompok  usia  menjadi beberapak kategori diantaranya masa balita dari usia 0 – 5 tahun, masa kanak – kanak 5 – 11 tahun, masa remaja 12 -25 tahun, masa dewasa 25 – 45 tahun [9].  Dan  menurut  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  Nomor  43  Tahun 2004 tentang pelaksanaan upaya peningkatan kesejahteraan sosial lanjut usia , Departemen  Kesehatan  RI  tahun  2009  membagi  kaelompok  lansia  menjadi  3 yaitu masa lansia awal 46- 55 tahun, masa lansia akhir 56 – 65 tahun, dan masa manula 65 – sampai atas [10]. Oleh karena itu transformasi rentang usia yang dapat dilakukan pada penelitian ini dengan berdasarkan dari kategori usia yang dikelompokan  oleh  Departemen  Kesehatan  RI  tahun  2009  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 323
Tabel 1 Transformasi data pada atribut usia Rentang Usia Kelompok Usia Inisialisasi 0-7 hari Anak - Anak 1 8-28 Hari 1 Bln - < 1 Tahun 1-5 Tahun 6-9 Tahun 10-14 Tahun 15-19 Tahun Remaja 2 20-44 Tahun Dewasa 3 45-54 Tahun Lansia 4 55-59 Tahun 60-69 Tahun >70 Tahun
Terdapat  12  kelompok  rentang  usia  pasien  yang  ada  pada  Puskesmas  Muara Enim  yang  kemudian  dikelompokan  kedalam  4  kelompok  yaitu  anak – anak, remaja, dewasa dan lansia.

## b) Transformasi Jenis Kelamin
Untuk atribut jenis kelamin yang merupakan data diskrit terdapat 2 entitas yaitu laki-laki dan perempuan. pada atribut jenis kelamin juga perlu merubah skala data kedalam bentuk angka sehingga data pada atribut jenis kelamin memiliki distribusi yang  sama  dengan  nilai  aslinya.  Oleh  karena  itu  ke-2  entitas  tersebut  dapat diwakilkan  dengan  angka  yang  dimana  laki-laki  diubah  menjadi  1  sementara perempuan diubah menjadi 2 agar dapat diolah oleh algortima K-Mean.

## c) Transformasi Penyakit
Pada  atribut  penyakit  dilakukan  proses  inisialisasi  yang  diurutkan  berdasarkan banyaknya  pasien  yang  menderita  penyakit  tersebut  pada  Puskesmas  Muara Enim, dimana ada perbedaan jumlah penyakit yang diidap oleh pasien yang ada pada Puskesmas Muara Enim. Terdapat perbedaan Jenis penyakit antara tahun 2020 dan tahun 2021 dimana pada tahun 2020 terdapat 26 jenis penyakit dan pada tahun 2021 terdapat 25 jenis penyakit  yang lebih jelasnya dapat di lihat pada Tabel 2.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## Tabel 2 Transformasi data penyakit pasien tahun 2020 dan 2021
No Penyakit 2020 2021 1 Keguguran 2 0 2 Pendarahan pada kehamilan, persalinan dan nifas 3 3 3 Kelainan Kornea dan refraksi 16 52 4 Gizi Buruk 21 10 5 Penyakit pulpa dan jaringan periapikal 22 26 6 Penyakit kulit infeksi 48 93 7 Katarak 49 27 8 Kesehatan Reproduksi 50 51 9 Demam Berdarah 71 62 10  Karies Gigi 75 100 11  Infeksi pada telinga 84 183 12 Penyakit rongga mulut, kelenjar ludah, rahang dan lainnya 94 85 13  Persalinan 97 133 14  PKB (Keluarga Berencana) 98 126 15  Penyakit mata lainnya 110 167 16  Cacar 113 115 17  Diabetes 119 83 18  Kolera 120 122 19  Disentri 129 148 20  Penyakit kulit Alergi 160 279 21  Asma 261 295 22  Diare 352 306 23  Penyakit tekanan darah tinggi 357 310 24  Tuberkolusis 532 531 25  Imunisasi 576 594 26  Demam, Batuk Pilek 1455 1566
Dapat dilihat pada tabel 2 bahwa beberapa penyakit yang diidap oleh pasien di Puskesmas Muara Enim mengalami peningkatan dari tahun 2020 hingga 2021. Beberapa contoh penyakit yang mengalami peningkatan secara signifikan adalah penyakit demam, batuk pilek, imunisasi, asma, penyakit kulit alergi, penyakit mata lainnya,  persalinan,  KB  dan  infeksi  pada  telinga.  Serta  diikuti  oleh  beberapa penyakit  yang  pula  mengalami  penurunan  jumlah  secara  signifikan  dari  tahun 2020 hingga 2021 beberapa diantaranya adalah penyakit tekanan darah tinggi, diare, diabetes, katarak dan gizi buruk. Dari tabel 2 pula dapat dilihat bahwa untuk penyakit yang paling banyak diidap oleh pasien di Puskesmas Muara Enim baik di tahun  2020  dan  2021  yaitu  demam,  batuk,  pilek  disusul  oleh  imunisasi  dan tuberkulosis. Untuk penyakit yang paling sedikit diidap oleh pasien di Puskesmas Muara Enim di tahun 2020 adalah keguguran, sementara di tahun 2021 penyakit
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 325
yang  paling  sedikit  diidap  oleh  pasien  di  Puskesmas  Muara  Enim  adalah Pendarahan pada kehamilan, persalinan dan nifas.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Algoritma K-Means secara manual
Algoritma K-Means  merupakan  algoritma  unsupervised  learning  yang  dipakai untuk  mengelompokkan dataset  yang  belum  dilabel  ke  dalam  cluster  yang berbeda [11]. Dimana data yang ada akan dikelompokan berdasarkan jumlah k atau cluster yang telah ditentukan. Dalam penerapan algoritma K-Means untuk dataset kunjungan pasien pada Puskesmas Muara Enim akan diambil sampel data dari dataset kunjungan pasien pada tahun 2020 secara tidak berurutan sebanyak 20 record dimana data tersebut telah di transformasi kedalam bentuk angka dan akan di kelompokan kedalam 3 cluster.
Tabel 3 Sampel dataset kunjungan pasien tahun 2020 Pasien  Transformasi Usia   Transformasi Jenis Kelamin  Transformasi Penyakit 1 4 1 26 2 3 1 26 3 3 1 26 4 3 1 26 5 3 2 26 183 4 2 26 184 4 2 26 185 4 2 26 186 4 2 26 187 4 2 26 2736 3 2 1 2737 3 2 2 2851 4 2 3 3211 3 2 13 3212 3 2 13 3213 3 2 13 3214 4 2 13 3215 4 2 13 3332 4 1 3 4031 4 1 3
Secara  umum  penerapan  algoritma K-Means  dapat  dilakukan  dalam  beberapa tahapan yang dapat dilihat sebagai berikut.
1. Tentukan  jumlah cluster  yang  di  bentuk.  Dimana  pada  penelitian  ini  dipilih jumlah cluster sebanyak 3. yaitu cluster 1 merupakan cluster dengan penyakit
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
326 | Klasterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia .....
dan  penderita  tertinggi, cluster  2  merupakan  cluster  dengan  penyakit  dan penderita  sedang  sementara  pada cluster  3  merupakan  cluster  dengan penyakit dan penderita sedikit.
2. Tentukan titik pusat cluster awal secara random. Dimana pada penelitian ini titik  pusat cluster  dipilih  dari  sampel  data  pasien  ke  183  untuk  cluster  1  , sampel data pasien ke 3211 untuk cluster 2 dan sampel data pasien ke 2736 untuk cluster 3.
Tabel 4 Titik pusat cluster Titik pusat cluster  Transformasi usia
Transformasi Jenis Kelamin Transformasi Penyakit Cluster 1 4 2 26 Cluster 2 3 2 13 Cluster 3 3 2 1
3. Hitung jarak setiap objek pada setiap centroid dari masing-masing cluster. lalu hitung  jarak  antara  objek  dengan centroid,  dengan  menggunakan  rumus
Euclidian Distance.
d ( q,r ) = √∑ (q i -r i ) 2 n i=1 ;i=1,2,3,…..n
Dimana: q : objek q ke-i r : daya r ke-i n : banyaknya objek
Berikut hasil perhitungan jarak dari sampel dataset kunjungan pasien tahun 2020 dengan titik pusat cluster pada iterasi pertama dengan rumus Euclidian Distance:
Jarak data ke 1 pada tiap pusat cluster adalah:
d (1,1)   = √ (4-4) 2 +(1-2) 2 +(26-26) 2
= 1
Dan seterusnya, dilanjutkan menghitung data ke n pada tiap pusat cluster dan didapatkan seluruh hasil perhitungan pada Tabel 7.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 327
Tabel 5 Hasil perhitungan sampel data pasien pada iterasi 1 Pasien  Jarak cluster 1  Jarak cluster 2  Jarak cluster 3  Hasil Cluster 1 1 13,0767 25,03997 1 2 1,414214 13,0384 25,01999 1 3 1,414214 13,0384 25,01999 1 4 1,414214 13,0384 25,01999 1 5 1 13 25 1 183 0 13,0384 25,01999 1 184 0 13,0384 25,01999 1 185 0 13,0384 25,01999 1 186 0 13,0384 25,01999 1 187 0 13,0384 25,01999 1 2736 25,01999 12 0 3 2737 24,02082 11 1 3 2851 23 10,04988 2,236068 3 3211 13,0384 0 12 2 3212 13,0384 0 12 2 3213 13,0384 0 12 2 3214 13 1 12,04159 2 3215 13 1 12,04159 2 3332 23,02173 10,0995 2,44949 3 4031 23,02173 10,0995 2,44949 3
Alokasikan masing-masing objek atau data ke dalam titik pusat cluster yang paling terdekat.  Sehingga  didapatkan  sampel  data  dengan  masing  masing cluster, dimana data pasien 1, 2, 3, 4, 5, 183, 184, 185, 186, 187 merupakan anggota dari cluster  1  dan  data  pasien  2736,  2737,  2851,  3332,  4031  merupakan anggota dari cluster 3 kemudian data pasien 3211, 3212, 3213, 3214, 3215 merupakan anggota dari cluster 2.
4. Setelah  menentukan  anggota  tiap cluster  kemudian  dilakukan  penenentuan titik  pusat cluster  baru.  Titik  pusat  cluster  yang  baru  didapatkan  dari perhitungan nilai rata rata dari setiap anggota cluster  pada iterasi pertama dengan rumus sebagai berikut :
cb= ∑ q i n i=1 n ;i=1,2,3,…n
Penentuan titik pusat cluster baru :
C1  = 4+3+3+3+3+4+4+4+4+4 10 = 3,6
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
= 1+1+1+1+2+2+2+2+2+2 10
= 1,6 = 26+26+26+26+26+26+26+26+26+26 10 = 26
Dan seterusnya sehingga didapatkan hasil perhitungan nilai titik pusat cluster yang baru pada Tabel 6.
Tabel 6 Titik pusat cluster baru Cluster 1 3,6 1,6 26 Cluster 2 3,4 2 13 Cluster 3 3,4 1,6 9 5. Ulangi  kembali  perhitungan  jarak  yang  sama  dengan  menggunakan  rumus Euclidian Distance dan titik pusat cluster yang baru sehingga data pasien pada setiap anggota cluster tidak berubah lagi. Pada sampel dataset pasien, iterasi berhenti  pada  iterasi  ke  2  karena  nilai  pada  masing  masing cluster  sama dengan  iterasi  ke  1  sehingga  tidak  diperlukan  lagi  perhitungan  jarak  dan menandakan bahwa data pasien pada tiap anggota cluster telah optimal dan dapat dilihat padat Tabes 7.
Tabel 7 Hasil perhitungan sampel data pasien pada iterasi 2 Pasien  Jarak cluster 1  Jarak cluster 2  Jarak cluster 3  Hasil Cluster 1 0,72111 13,0522 17,02116 1 2 0,848528 13,04454 17,01529 1 3 0,848528 13,04454 17,01529 1 4 0,848528 13,04454 17,01529 1 5 0,72111 13,00615 17,00941 1 183 0,565685 13,01384 17,01529 1 184 0,565685 13,01384 17,01529 1 185 0,565685 13,01384 17,01529 1 186 0,565685 13,01384 17,01529 1 187 0,565685 13,01384 17,01529 1 2736 25,0104 12,00666 8,019975 3 2737 24,01083 11,00727 7,02282 3 2851 23,00696 10,01798 6,043178 3 3211 13,01998 0,4 4,039802 2 3212 13,01998 0,4 4,039802 2 3213 13,01998 0,4 4,039802 2 3214 13,0123 0,6 4,06448 2 3215 13,0123 0,6 4,06448 2 3332 23,0113 10,06777 6,059703 3 4031 23,0113 10,06777 6,059703 3
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 329

## 3.2 Implementasi Rapidminer
Dalam  implementas  algoritma  K-Means  clustering  pada  aplikasi  rapidminer dataset kunjungan pasien pada tahun 2020 dan 2021 yang telah melalui tahapan data  mining  kemudian  dilakukan  clustering  pada  aplikasi  rapidminer  sehingga didapatkan hasil sebagai berikut :

## 1. Dataset kunjungan pasien tahun 2020
Gambar 4. Visualisasi dataset kunjungan pasien tahun 2020
Terdapat  5015  pasien  dan  26  jenis  penyakit  pada  tahun  2020  dimana  pada cluster  0  yang  merupakan cluster  dengan  penderita  tertinggi  terdapat  6  jenis penyakit yaitu transformasi penyakit 21-26 dengan 2 rentang usia yang paling tinggi  yaitu  usia  anak – anak  dengan  penderita  sebanyak  1259  dan  dewasa sebanyak 1246 kemudian disusul dengan usia lansia sebanyak 770 dan terakhir remaja  sebanyak  258.  Lalu  pada cluster  2  yang  merupakan  cluster  dengan penderita sedang, terdapat 7 jenis penyakit dengan transformasi penyakit 13-20 dengan rentang usia yang paling tinggi yaitu dewasa dengan penderita sebanyak 357, lansia sebanyak 285, anak – anak sebanyak 203 dan remaja sebanyak 101 dan terakhir cluster 1 terdapat 12 jenis penyakit dengan penderita sedikit dengan 12 jenis juga didapat 2 rentang usia tertinggi yaitu dewasa sebanyak 225 pasien,
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
lansia sebanyak 200, anak – anak sebanyak 71 dan remaja sebanyak 40 pasien, sehingga  didapatkan  hasil  6  penyakit  dan  rentang  usia  terbanyak  pada  tahun 2020 yang dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 Jenis penyakit dan rentang usia pasien terbanyak pada tahun 2020 No Jenis Penyakit Rentang Usia  Jumlah Penderita 1 Asma Anak - Anak 25 Remaja 27 Dewasa 108 Lansia 101 2 Diare Anak - Anak 157 Remaja 42 Dewasa 126 Lansia 27 3 Penyakit tekanan darah tinggi Anak - Anak 0 Remaja 0 Dewasa 93 Lansia 264 4 Tuberkolusis Anak - Anak 142 Remaja 19 Dewasa 368 Lansia 0 5 Imunisasi Anak - Anak 576 Remaja 0 Dewasa 0 Lansia 0 6 Demam Batuk Pilek Anak - Anak 359 Remaja 170 Dewasa 551 Lansia 375

## 2. Dataset kunjungan pasien tahun 2021
Pada  tahun  2021  terdapat  5466  data  pasien  dengan  25  jenis  penyakit, transformasi jenis penyakit 21-25 berada pada cluster 0 yang merupakan cluster dengan  penderita  tertinggi  didapatkan  rentang  usia  dewasa  sebanyak  1229 pasien,  anak-anak  sebanyak  1188  pasien,  lansia  sebanyak  707  pasien  dan remaja sebanyak 183 pasien, lalu pada cluster 2 didapatkan transformasi penyakit 13-20 yang merupakan cluster dengan penderita sedang dimana rentang usia dewasa menjadi rentang usia paling tinggi pada cluster 2 sebanyak 662 pasien, lansia  sebanyak  451  pasien,  anak – anak  sebanyak  230  pasien  dan  terakhir pasien remaja sebanyak 109. Dan pada cluster 1 didapatkan transformasi jenis
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 331
penyakit 1-12 yang merupakan cluster dengan penderita sedikit memiliki pasien dewasa  sebanyak  272,  pasien  lansia  sebanyak  228,  pasien  anak – anak sebanyak  114  dan  pasien  remaja  sebanyak  93  dimana  didapatkan  hasil  6 penyakit dan rentang usia terbanyak pada tahun 2021 yang dapat dilihat pada tabel 9.
Gambar 4. Visualisasi dataset kunjungan pasien tahun 2021 Tabel 9 Jenis penyakit dan rentang usia pasien terbanyak pada tahun 2021 No Jenis Penyakit Rentang Usia  Jumlah Penderita 1 Asma Anak - Anak 13 Remaja 14 Dewasa 114 Lansia 154 2 Diare Anak - Anak 144 Remaja 48 Dewasa 78 Lansia 36 3 Penyakit tekanan darah tinggi Anak - Anak 0 Remaja 0 Dewasa 97 Lansia 213 4 Tuberkolusis Anak - Anak 128
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Remaja 19 Dewasa 380 Lansia 4 5 Imunisasi Anak - Anak 594 Remaja 0 Dewasa 0 Lansia 0 6 Demam Batuk Pilek Anak - Anak 322 Remaja 116 Dewasa 674 Lansia 454
Pada  setiap  tahunnya  penyakit  tertinggi  pada  tahun  2020  dan  2021  adalah demam, batuk, pilek, imunisasi, tuberkolusis, penyakit tekanan darah tinggi, diare dan asma. Sedangkan keguguran, Pendarahan pada kehamilan, persalinan dan nifas, Gizi Buruk, Kelainan Kornea dan refraksi merupakan penyakit yang paling sedikit diderita, Rentang usia dewasa merupakan penderita terbanyak pada setiap tahunnya  kemudian  disusul  dengan  anak-anak  dan  lansia,  kemudian  remaja merupakan rentang usia pasien yang paling sedikit melakukan pemeriksaan pada Puskesmas Muara Enim.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari visualisasi dataset kunjungan pasien pada tahun 2020 dan 2021  pada  Puskesmas  Muara  Enim  dengan  metode  algoritma  K-Means  pada aplikasi rapidminer, setelah dilakukan pemodelan data kemudian dianalisa, maka hasil pengujian pada penelitian ini menemukan bahwa :
a) Dalam  penerapan  dataset  kunjungan  pasien  dengan  memanfaatkan algoritma K-Means  dan  dibantu  aplikasi  rapidminer,  data  pasien  dapat dibagi  kedalam  3 cluster  dimana  cluster  0  merupakan  cluster  dengan penyakit  dan  penderita  tertinggi, cluster  2  merupakan  cluster  dengan penyakit  dan  penderita  sedang  sementara  pada cluster  1  merupakan cluster dengan penyakit dan penderita sedikit pada Puskesmas Muara Enim dari tahun 2020 hingga 2021.
b) Berdasarkan  dari  hasil cluster  pada  dataset  kunjungan  pasien,  dapat disimpulkan  bahwa  kelompok  rentang  usia  tertinggi  mengidap  penyakit pada  Puskesmas  Muara  Enim  adalah  Pasien  Dewasa  dan  Anak – Anak kemudian disusul dengan pasien lansia dan terakhir pasien remaja pada setiap tahunnya.
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Muhammad Bhakti Fajri, Susan Dian Purnamasari | 333
c) Berdasarkan cluster  0  yang  merupakan  cluster  dengan  penyakit  dan penderita tertinggi, penyakit Asma, Diare, Penyakit tekanan darah tinggi,
Tuberkolusis, Imunisasi dan Demam, batuk pilek merupakan penyakit yang memiliki penderita tertinggi pada Puskesmas Muara Enim dari tahun 2020 dan 2021.
d) Dari  penelitian  ini  hasil clustering  dataset  kunjungan  pasien  pada  tahun 2020 dan 2021 diharapkan dapat menjadi acuan bagi Dinas Kesehatan dan Puskesmas Muara Enim dalam melakukan kegiatan penyuluhan bagi masyarakat  khususnya  pada  kota  Muara  Enim,  dan  juga  dalam pendistribusian stok obat ke Puskesmas Muara Enim, berdasarkan penyakit dengan penderita tertinggi, sedang dan sedikit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   C. A. Sugianto, A. H. Rahayu, and A. Gusman, "Algoritma k-means untuk pengelompokkan penyakit pasien pada puskesmas cigugur tengah," Journal of Information Technology, pp. 39-44, 2020.
[2] Dr.  J.  Leimena,  “Peletak  Konsep  Dasar  Pelayanan  Kesehatan  Primer (Puskesmas)” Depkes, 2005 .
[3]  T. Tanty, B. S. Ginting, and M. Simanjuntak. "Pengelompokan Penyakit Pada Pasien  Berdasarkan  Usia  Dengan  Metode  K-Means  Clustering  (Studi Kasus: Puskesmas Bahorok," ALGORITMA: JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA, 2021.
[4]  F.  Yunita,  "Penerapan  Data  Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru," Sistemasi:  Jurnal  Sistem Informasi, pp. 238-249, 2018.
[5]      A.  Ali,  "Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien  Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balong  Bendo Sidoarjo." MATRIK:  Jurnal  Manajemen,  Teknik  Informatika  dan  Rekayasa Komputer, pp. 186-195, 2019.
[6]   P.  Silitonga,  I.  S.  Morina,  "Klusterisasi  pola  penyebaran  penyakit  pasien berdasarkan usia pasien dengan menggunakan K-Means clustering," Jurnal TIMES, pp. 22-25, 2017.
[7]  N.  Purba,  Ponigsih,  H.  S.  Tambunan,  "Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Pada  Penyebaran  Penyakit  Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut (ISPA) di Provinsi Riau," Journal of Information System Research (JOSH), pp. 220-226, 2021.
[8]  N.  Y.  Wardani,  N.  N.  Murni,  S.  S.  P.  Luka,  and  G.  Indrawan
,  “A nalisis Penerapan K-means Untuk Pengelompokkan Diagnosa Penyakit Kulit dan Kelamin Berdasarkan Re ntang Usia,” SENAPATI 2016, 2016.

## Journal of Information Technology Ampera
Vol. 3, No. 3, December 2022 e-ISSN: 2774-2121 https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
[9] A.  Ramadhan,  "Kategori  Umur  Menurut  Depkes  RI  Tahun  2009,” Departemen Kesehatan RI, 2014.
[10]  Hukum,  Biro,  and  B.  P.  K.  P.  Humas,  "Peraturan  Pemerintah  Nomor  43 Tahun  2004  Tentang  Pelaksanaan  Upaya  Peningkatan  Kesejahteraan Sosial Lanjut Usia," 2004.
[11] A.  Muzakir,  H.  Syaputra,  and  F.  Panjaitan,  “A  Comparative  Analysis  of Classification  Algorithms  for  Cyberbullying  Crime  Detection:  An Experimental Study of Twitter Social Media in Indonesia,” Sci. J. Informatics; Vol 9, No 2 Novemb. 2022DO  doi:10.15294/sji.v9i2.35149